擅长:python、mysql、java
<p>放下它们:</p>
<pre><code>nms.dropna(thresh=2)
</code></pre>
<p>这将删除至少有两个非-<code>NaN</code>的所有行。</p>
<p>然后您可以删除名称所在的位置<code>NaN</code>:</p>
<pre><code>In [87]:
nms
Out[87]:
movie name rating
0 thg John 3
1 thg NaN 4
3 mol Graham NaN
4 lob NaN NaN
5 lob NaN NaN
[5 rows x 3 columns]
In [89]:
nms = nms.dropna(thresh=2)
In [90]:
nms[nms.name.notnull()]
Out[90]:
movie name rating
0 thg John 3
3 mol Graham NaN
[2 rows x 3 columns]
</code></pre>
<p><strong>编辑</strong></p>
<p>实际上,查看您最初想要的内容,就可以在不使用<code>dropna</code>调用的情况下执行此操作:</p>
<pre><code>nms[nms.name.notnull()]
</code></pre>
<p><strong>更新</strong></p>
<p>3年后再看这个问题,有一个错误,首先<a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html" rel="noreferrer">^{<cd4>}</a>arg查找至少<code>n</code>个非<code>NaN</code>值,因此实际上输出应该是:</p>
<pre><code>In [4]:
nms.dropna(thresh=2)
Out[4]:
movie name rating
0 thg John 3.0
1 thg NaN 4.0
3 mol Graham NaN
</code></pre>
<p>可能是我3年前就搞错了,或者是我运行的熊猫版本有错误,这两种情况都是完全可能的。</p>